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6 meilleurs outils d'IA pour les analystes de données (juin 2024)
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L'analyse des données est désormais l'une des fonctions essentielles de toute organisation axée sur les données. Il permet aux entreprises de convertir les données brutes en informations utiles susceptibles d’améliorer les processus décisionnels. Le meilleur de l’analyse de données est qu’il existe de nombreux outils sur le marché, tant pour les professionnels que pour ceux ayant une expérience limitée dans le domaine. Ces outils vous aident à visualiser, analyser et suivre les données afin que vous puissiez en tirer les informations nécessaires pour atteindre vos objectifs commerciaux.
L'IA dans l'analytique
L'IA est le moteur de toute stratégie d'analyse de données efficace. C'est un moyen puissant, efficace et accessible de traiter les données.
L'intelligence artificielle examine d'énormes quantités de données pour trouver des tendances et des modèles qui peuvent être utilisés pour obtenir des informations permettant d'améliorer les processus métier. L'IA aide également à rationaliser l'analyse des données en canalisant toutes les données dans une seule solution, permettant aux utilisateurs d'avoir un aperçu complet des données. Lorsque l'IA et les données sont combinées pour l'IA prédictive, les utilisateurs peuvent développer des prévisions et analyser certains scénarios pour déterminer les chances de succès.
Les outils d'analyse de données basés sur l'IA sont essentiels pour toute organisation cherchant à réussir dans ce monde axé sur les données.
Voici un aperçu du 6 meilleurs outils d'IA pour les analystes de données:
1. Julius IA
Julius AI est un outil d'analyse de données intelligent qui interprète, analyse et visualise des données complexes de manière intuitive et conviviale. Sa puissance réside dans sa capacité à rendre l’analyse des données accessible et exploitable, même pour ceux qui ne sont pas des data scientists ou des statisticiens.
Ils prennent en charge tous les formats de fichiers de données, y compris, mais sans s'y limiter, les feuilles de calcul (.xls, .xlsx, .xlsm, .xlsb, .csv), les bases de données Google Sheets et Postgres.
Après avoir lié une source de données, vous pouvez l'analyser à l'aide d'invites en langage naturel sur la page de discussion : essayez de demander des informations ou demandez à Julius de créer une visualisation.
Cet outil est idéal pour les projets simples et faciles à utiliser.
Voici quelques-uns des avantages de Tableau :
- Lien vers une source directement dans l'interface de chat.
- Analysez des feuilles de calcul avec plusieurs onglets.
- Contrôle d'accès strict, car chaque utilisateur n'a accès qu'à ses propres données.
- Facile à utiliser ;
2. Laboratoire de données
DataLab est un bloc-notes de données alimenté par l'IA, conçu pour simplifier et accélérer la transformation des données en informations exploitables. Il combine un puissant environnement de développement intégré (IDE) avec une technologie d'IA générative, permettant aux utilisateurs d'interagir avec leurs données via une interface de discussion intuitive. Cette configuration permet aux utilisateurs d'écrire, de mettre à jour et de déboguer du code, d'analyser des données et de générer des rapports complets sans avoir besoin de basculer entre plusieurs outils.
L'IA Assistant de DataLab permet aux utilisateurs de « discuter avec leurs données », ce qui facilite et accélère l'obtention d'informations. Il permet d'écrire et de corriger du code, d'expliquer les structures de données et de fournir des suggestions contextuelles, améliorant ainsi l'efficacité globale du flux de travail. DataLab prend également en charge la collaboration en temps réel, permettant aux équipes de travailler ensemble sur des projets de données, de partager des informations et de maintenir un contrôle de version de manière transparente.
Au fur et à mesure que les utilisateurs explorent leurs données, DataLab crée automatiquement des rapports mis à jour en direct qui peuvent être personnalisés et partagés sans effort. Il se connecte à diverses sources de données telles que les fichiers CSV, Google Sheets, Snowflake et BigQuery, ce qui simplifie l'importation et l'analyse des données.
- DataLab est un bloc-notes de données alimenté par l'IA avec une interface de discussion pour une interaction intuitive avec les données.
- L'assistant AI aide à l'écriture de code, à la correction et à la fourniture de suggestions contextuelles.
- Prend en charge la collaboration en temps réel pour des projets d'équipe transparents et un contrôle de version.
- Crée automatiquement des rapports de mise à jour en direct, faciles à personnaliser et à partager.
- Se connecte à diverses sources de données telles que les fichiers CSV, Google Sheets, Snowflake et BigQuery.
2. Microsoft Power BI
Un autre outil d'intelligence artificielle de premier plan pour l'analyse des données est Microsoft Power BI, qui est une plate-forme d'intelligence d'affaires très utile qui permet aux utilisateurs de trier leurs données et de les visualiser pour obtenir des informations. La plate-forme permet aux utilisateurs d'importer des données à partir de presque n'importe quelle source, et ils peuvent commencer à créer des rapports et des tableaux de bord immédiatement.
Microsoft Power BI permet également aux utilisateurs de créer des modèles d'apprentissage automatique et d'utiliser d'autres fonctionnalités basées sur l'IA pour analyser les données. Il prend en charge plusieurs intégrations, telles qu'une intégration native d'Excel et une intégration avec Azure Machine Learning. Si une entreprise utilise déjà des outils Microsoft, Power BI peut être facilement mis en œuvre pour le reporting et la visualisation des données et pour la création de tableaux de bord.
Voici quelques-uns des avantages de Microsoft Power BI :
- S'intègre parfaitement aux applications existantes.
- Crée des tableaux de bord personnalisés.
- Aide à publier des rapports sécurisés.
- Aucune contrainte de mémoire et de vitesse.
3. Polymère
Une autre excellente option pour les analystes de données est Polymer, qui est un outil d'IA robuste qui offre une IA puissante pour transformer les données en une base de données rationalisée, flexible et puissante. Semblable à d'autres excellents outils d'IA, l'un des meilleurs aspects de Polymer est qu'il ne nécessite aucun codage.
L'outil s'appuie sur l'IA pour analyser les données et en améliorer la compréhension par les utilisateurs. Polymer réalise tout cela sans un long processus d'intégration. Tout ce qu'un utilisateur a à faire est de télécharger sa feuille de calcul sur la plate-forme pour la transformer instantanément en une base de données simplifiée qui peut ensuite être explorée pour obtenir des informations.
Polymer est fier d'être le seul outil qui rend les feuilles de calcul d'un utilisateur "explorables, intelligentes et interactives instantanément". L'outil est utilisé par un large éventail de professionnels, notamment des analystes de données, des spécialistes du marketing numérique, des créateurs de contenu, etc.
Voici quelques-uns des avantages du polymère :
- Outil d'IA robuste qui transforme les données en base de données.
- Ne nécessite aucun codage.
- Analyse les données et améliore la compréhension des utilisateurs.
- Rend les feuilles de calcul consultables et interactives.
4. Akkio
Vers la fin de notre liste des 5 meilleurs outils d'IA pour les analystes de données se trouve Akkio, qui est un outil d'analyse et de prévision commerciale permettant aux utilisateurs d'analyser leurs données et de prédire les résultats potentiels. L'outil s'adresse aux débutants et est idéal pour les utilisateurs souhaitant se lancer dans leurs données.
L'outil d'intelligence artificielle permet aux utilisateurs de télécharger leur ensemble de données et de sélectionner la variable qu'ils souhaitent prédire, ce qui aide Akkio à créer un réseau de neurones autour de cette variable. Il est très utile pour l'analyse prédictive, le marketing et les ventes. Comme beaucoup des autres meilleurs outils de cette liste, Akkio ne nécessite aucune expérience de codage préalable.
Akkio utilise 80 % des données téléchargées comme données de formation, et les 20 % restants sont utilisés comme données de validation. Plutôt que de prédire les résultats, l'outil d'IA offre une cote de précision pour les modèles et extrait les faux positifs.
Voici quelques-uns des avantages d'Akkio :
- Plate-forme d'apprentissage automatique sans code.
- Idéal pour les débutants qui souhaitent s'initier aux données.
- Construire un réseau de neurones autour de variables sélectionnées.
- Note de précision pour les modèles.
5. Singe Apprendre
Pour clôturer notre liste des 5 meilleurs outils d'IA pour l'analyse de données, MonkeyLearn est une autre plate-forme sans codage qui utilise des fonctionnalités d'analyse de données d'IA pour aider les utilisateurs à visualiser et à réorganiser leurs données.
MonkeyLearn comprend plusieurs outils d'analyse de texte alimentés par l'IA qui analysent et visualisent instantanément les données selon les besoins de l'utilisateur. Il peut également être utilisé pour configurer des classificateurs de texte et des extracteurs de texte, qui aident à trier automatiquement les données en fonction du sujet ou de l'intention, ainsi qu'à extraire les fonctionnalités du produit ou les données utilisateur.
En s'appuyant sur l'apprentissage automatique pour automatiser les flux de travail d'entreprise et analyser le texte, MonkeyLearn peut économiser des heures de traitement manuel des données. L'une des fonctionnalités les plus appréciées par ses utilisateurs est la capacité de MonkeyLearn à extraire automatiquement les données des tickets au fur et à mesure qu'ils arrivent. Il classe les données par mots clés et analyse de texte haut de gamme, met en évidence un texte spécifique et le catégorise pour un tri et un traitement faciles.
Voici quelques-uns des avantages de MonkeyLearn :
- Classe le texte dans les étiquettes d'une manière simple.
- Facilite le nettoyage, l'organisation et la visualisation des commentaires.
- Aucun codage requis.
- Économisez des heures en automatisant les flux de travail d'entreprise et en analysant le texte.
6. Tableau
Un autre outil de premier plan est Tableau, qui est une plate-forme d'analyse et de visualisation de données qui permet aux utilisateurs d'interagir avec leurs données. L'un des principaux arguments de vente de Tableau est qu'il ne nécessite aucune connaissance en codage. Avec Tableau, les utilisateurs peuvent créer des rapports et les partager sur des plateformes de bureau et mobiles.
L'outil d'analyse de données prend en charge la visualisation et l'analyse des données pour créer des rapports qui peuvent être partagés dans un navigateur ou intégrés dans une application. Tout cela peut avoir lieu pendant que Tableau est exécuté sur le cloud ou sur site.
Le langage de requête sur lequel la plate-forme Tableau s'exécute s'appelle VizQL, qui traduit les composants de tableau de bord et de visualisation par glisser-déposer en requêtes back-end. Il nécessite également peu d'optimisation des performances de l'utilisateur final.
Voici quelques-uns des avantages de Tableau :
- Prend en charge les calculs complexes, la fusion des données et la création de tableaux de bord.
- Créez rapidement des visualisations interactives.
- Facilité de mise en œuvre
- Traite de grandes quantités de données.
Résumé
En conclusion, l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans l'analyse des données révolutionne la manière dont les organisations interprètent et utilisent leurs données. Les outils d'analyse basés sur l'IA rationalisent le traitement des données, révélant des informations précieuses qui favorisent une meilleure prise de décision et améliorent les stratégies commerciales. En tirant parti de l’IA, les entreprises peuvent analyser efficacement de vastes ensembles de données, prédire les résultats et optimiser leurs opérations, garantissant ainsi leur compétitivité dans un monde axé sur les données.
Ces outils avancés s'adressent aussi bien aux professionnels chevronnés qu'aux débutants, offrant des interfaces conviviales et éliminant le besoin de connaissances approfondies en codage. De la création de visualisations intuitives à l'automatisation des flux de travail et à l'amélioration des capacités prédictives, les outils d'analyse d'IA permettent aux utilisateurs de prendre des décisions basées sur les données avec plus de précision et de rapidité.
Les outils présentés dans cet article représentent certaines des meilleures solutions basées sur l'IA disponibles aujourd'hui, chacune offrant des fonctionnalités et des avantages uniques qui répondent à un large éventail de besoins. À mesure que l’IA continue d’évoluer, ces outils deviendront sans aucun doute encore plus essentiels au succès des organisations axées sur les données.
